Выращивание компьютеров из клеток человеческого мозга

Лид: живое доказательство концепции

В марте 2025 года на конференции в Барселоне компактное устройство привлекло не только любопытство: внутри находились живые человеческие нейроны, соединенные с кремниевым чипом. Создатели назвали это коммерческим «биокомпьютером». Устройство, получившее название CL1, основано на экспериментах, в которых культуры нейронов сначала научились играть в аркадную игру Pong, а позже освоили рудиментарное распознавание речи. Это стало доказательством концепции того, что клетки человеческого мозга в сочетании с электродами и программным обеспечением можно заставить выполнять вычисления. Эти эксперименты и последовавшие за ними бизнес-планы вывели это тихое, но быстро развивающееся направление исследований в заголовки новостей и политические дискуссии.

От Pong и резервуарных вычислений до настольных биокомпьютеров

История публичного признания этой области часто отсылает к статье в журнале Neuron 2022 года. В ней описывалась система под названием DishBrain, использующая сети культивируемых кортикальных нейронов (полученных из стволовых клеток человека и грызунов), установленные на высокоплотные мультиэлектродные матрицы для взаимодействия с симулированной средой Pong. В этой замкнутой системе структурированная электрическая стимуляция передавала состояние игры в качестве «сенсорного» входа, а импульсы нейронов управляли ракеткой; культуры корректировали свою активность так, как авторы назвали обучением. Эксперимент не был созданием разумного существа, но он продемонстрировал, что живую нервную ткань можно включить в петлю обратной связи и изменять ее реакции для выполнения задачи.

Другие научные группы быстро последовали этому примеру. Группа из Indiana University опубликовала в Nature Electronics статью, демонстрирующую систему резервуарных вычислений на основе мозговых органоидов под названием Brainoware. Она распознавала голоса говорящих по коротким гласным звукам и решала простые задачи нелинейного прогнозирования после короткого периода обучения. В этих демонстрациях ткани мозга использовались как адаптивный, энергоэффективный субстрат внутри гибридной системы, где цифровые слои считывания интерпретируют нейронную активность.

Как органоиды и матрицы электродов выполняют «вычисления»

На техническом уровне эти установки имеют простую архитектуру: популяции нейронов выращиваются из стволовых клеток в кластеры или органоиды и размещаются на мультиэлектродных матрицах (MEA) или рядом с ними. MEA считывает спайковые последовательности — электрические сигналы нейронов — а также может подавать точно синхронизированные импульсы, которые действуют как входные данные или вознаграждение. Исследователи переводят данные (состояние игры, звуковой клип, показания датчиков) в паттерны стимуляции, позволяют живой сети отреагировать, а затем используют методы машинного обучения для декодирования нейронной активности обратно в выходные данные. «Обучение» системы происходит за счет внутренней пластичности ткани: нейронные связи укрепляются или ослабевают, изменяя паттерны реакции сети без перезаписи программного обеспечения.

Коммерциализация и появление «wetware-as-a-service»

То, что было академическим любопытством, превратилось в рыночную гипотезу. Стартапы и университетские группы теперь предлагают оборудование на основе органоидов и облачный доступ к нему. Компания Cortical Labs — один из пионеров, стоявших за DishBrain — в 2025 году представила настольный биокомпьютер CL1 и описала планы по созданию локальных установок и облачного доступа, который в маркетинговых целях называется «wetware-as-a-service» (wetware как услуга). Другие компании и исследовательские платформы предлагают удаленный доступ к матрицам органоидов, чтобы лаборатории могли проводить эксперименты, не культивируя ткани на месте. Сторонники технологии указывают на потенциальные преимущества: энергоэффективность для определенных адаптивных задач, релевантные для человека модели для тестирования лекарств и новые экспериментальные инструменты для нейробиологии.

Краткосрочные перспективы: тестирование лекарств, модели и гибридные сенсоры

Большинство экспертов видят ближайшую ценность в биомедицинских и научных приложениях, а не в замене графических процессоров в дата-центрах. Платформы на основе органоидов позволяют исследователям тестировать лекарства непосредственно на нервной ткани человека, изучать механизмы развития и болезней, а также сокращать количество испытаний на животных. Гибридные системы также предлагаются для специализированного сенсорного оборудования и робототехники, где могут быть важны маломощные адаптивные контроллеры. Несколько команд изучают задачи классификации — речевых или тактильных сигналов, или предсказание хаотических временных рядов — которые демонстрируют возможности технологии, оставаясь при этом далекими от общего интеллекта (AGI).

Этика, семантика и регулирование

Стремительное развитие технологии опередило многие существующие этические рамки. Когда в статье о DishBrain был использован термин «сентиентность» (способность чувствовать), это вызвало немедленный протест и научную дискуссию о терминологии, мерах предосторожности и моральной значимости выращенной в лаборатории нервной ткани. Этики настаивают на ясности — разграничении реактивности, обучаемости и обработки информации от феноменального сознания — и призывают к обновлению надзора, который охватывал бы вопросы согласия, права доноров, распоряжение тканями и возможность (какой бы отдаленной она ни казалась сегодня) возникновения морально значимого опыта в будущих системах. Национальные органы и академические обзоры рекомендовали шаги по управлению: усовершенствовать процессы получения согласия, разработать критерии для оценки потенциала сентиентности и координировать международные руководящие принципы, чтобы коммерциализация не опережала меры безопасности.

Два фактора делают этическую дискуссию срочной. Во-первых, компании, стремящиеся коммерциализировать биокомпьютеры, имеют бизнес-стимул использовать выразительный язык для привлечения финансирования и клиентов. Во-вторых, биологический субстрат — это не просто код; это материал человеческого происхождения, который вызывает у доноров и общества вопросы об идентичности, повторном использовании и достоинстве. Многие этики рекомендуют правила, адаптированные к конкретным рискам технологии, вместо того чтобы переделывать структуры, разработанные для классических биомедицинских исследований.

Научные ограничения и оспариваемые заявления

Помимо этики, технические заявления требуют тщательной проверки. Текущие демонстрации показывают специализированные мелкомасштабные задачи и полагаются на гибридные архитектуры, где классическое оборудование по-прежнему выполняет основную работу (кодирование входов, декодирование выходов). Исследователи подчеркивают, что органоиды — это не маленькие мозги: у них отсутствует слоистая, дальнодействующая связность и контекст развития целого человеческого мозга. Воспроизводимость в разных лабораториях, долгосрочная стабильность сетей органоидов и инженерные решения, необходимые для их масштабирования в надежные устройства, остаются нерешенными проблемами. Некоторые сторонники видят в органоидах дополнение к кремниевым чипам — предлагая эффективное обучение на малых выборках и энергетические преимущества для конкретных задач — а не прямую замену традиционным вычислениям.

Путь вперед: взвешенный оптимизм

Сейчас важен не столько бинарный вопрос о том, можно ли построить «мозг в коробке», сколько научно-политическая проблема: как ускорить внедрение полезных приложений с низким уровнем риска, ограничивая при этом вред и проясняя ожидания общественности. Это означает, что инвесторы, регуляторы и исследовательские сообщества должны договориться о стандартах согласия для донорских тканей, прозрачности в отношении того, что могут и чего не могут делать живые системы, и общих метриках для оценки любого возникающего морального статуса. Параллельная техническая работа — улучшение воспроизводимости, неинвазивная стимуляция и стандартизированные интерфейсы MEA — определит, останутся ли вычисления на органоидах лабораторной новинкой или станут надежным инструментом для медицины и специализированных вычислений.

Коротко говоря: эксперименты последних нескольких лет показывают, что живая нервная ткань человека может быть использована как часть гибридных вычислительных систем, и компании переходят к превращению этих идей в продукты. Будет ли общество рассматривать это как этически опасную границу или как прагматичный новый лабораторный инструмент, зависит от открытости исследовательского сообщества, эффективности регулирования и реалистичности общественного дискурса о том, что биология делает на самом деле.

Источники

• Neuron (Kagan et al., «DishBrain» — нейроны in vitro обучаются и демонстрируют адаптивное поведение).
• Nature Electronics (Guo et al., «Резервуарные вычисления на мозговых органоидах»).
• Indiana University (исследования Brainoware и пресс-материалы).
• University of Bristol (распознавание шрифта Брайля на органоидах / стратегии кодирования, препринт arXiv).
• Отчеты Nature Reviews Bioengineering и Национальных академий по этике и управлению в области органоидов.